深度学习采样的实现流程
在深度学习中，采样是一项非常重要的技术，用于生成新的样本或者用于模型的评估和可视化。对于刚入行的小白来说，掌握深度学习采样的实现方法是非常关键的。下面我将给你介绍一种常用的深度学习采样方法，并提供相应的代码示例来帮助你理解和实践。
整个深度学习采样的流程可以用以下表格来展示：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 步骤1 | 准备训练好的深度学习
示波器的采样率和存储深度 带宽、采样率和存储深度是数字示波器的三大关键指标。相对于工程师们对示波器带宽的熟悉和重视，采样率和存储深度往往在示波器的选型、评估和测试中为大家所忽视。这篇文章的目的是通过简单介绍采样率和存储深度的相关理论结合常见的应用帮助工程师更好的理解采样率和存储深度这两个指针的重要特征及对实际测试的影响，同时有助于我们掌握选择示波器的权衡方法，树立正确的使用示波器的观念
深入了解示波器（四）： 示波器的存储深度和采样率作者：AirCity 2020.1.1 Aircity007@sina.com 本文所有权归作者Aircity所有 喜欢可以加微信交流Q38825“存储深度”也可称为“采样深度”、“记录长度”、“采样点数”，这个是示波器的一个重要指标，它表示示波器单次触发采集点的数量。采样率是指示波器的采样速率，表示每秒采样多少个点。**先给一个基本原则： 触发一次
音频里的两个很重要的概念是：采样频率和采样深度（又有人翻译为：采样位深、采样大小）注：很多时候不同的人对上面两个概念的取名和翻译不同。所以在看别人的文章时候，出现了一个新名词，实际又给取了个新名字。1.采样频率 采样率表示了每秒对原始信号采样的次数，我们常见到的音频文件采样率多为44.1KHz，这意味着什么呢？假设我们有2段正弦波信号，分别为20Hz和20KHz，长度均为一秒钟，以对应我
Vivado中ILA（集成逻辑分析仪）的使用一、写在前面二、ILA(Integrated Logic Analyzer)的使用2.1 ILA查找2.2 ILA配置2.2.1 General Options2.2.2 Probe Ports三、ILA调用四、ILA联调4.1 信号窗口4.2 波形窗口4.3 状态窗口4.4 设置窗口4.5 触发条件设置窗口4.6 联合调试五、写在最后 一、写在前面
音频编解码的基础点：音频文件质量三要素：（1）采样率：采样率是指一秒内对音频文件采样的次数或一秒内记录的采样数。它以每秒采样数或赫兹(Hz/kHz)为单位进行测量（一秒钟内的样本越多，音频信号将携带的细节就越多）。（2）采样深度：影响音频质量的第二个变量是采样深度，也称为样本大小或者样本精度。它指的是样本的质量。虽然采样率只是一秒钟内样本数量的定量度量，但是样本深度表示每个记录样本的质量。（3）比
1. 什么是Gibbs采样Gibbs采样是MH算法的一种特例（α==1)，因此可以保证Gibbs抽取的样本，也构成一个非周期不可约稳定收敛的马氏链；Gibbs采样适用于样本是两维或以上的情况；通过积分去除掉相关但是不感兴趣的变量，称为“collapsed”的Gibbs采样；并且个人的一个感觉是，观测量所直接依赖的那些变量是不能被积分掉的，否则无法有效的进行抽样…gibbs采样需要知道样本中一个属性
原创
2017-01-22 21:37:17
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# 深度学习中的上采样
在深度学习中，上采样是一种常用的技术，用于增加图像的分辨率或恢复缺失的信息。在本文中，我们将介绍上采样的概念、常用方法以及如何在代码中实现上采样。
## 1. 上采样的概念
上采样是指将低分辨率的数据转换为高分辨率的数据。在图像处理中，上采样常用于图像超分辨率重建、图像生成等任务中，可以帮助提高图像质量和细节。
常见的上采样方法包括插值法和卷积法。插值法是通过对原始
原创
2023-09-08 06:25:48
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音视频的采样率、采样位深度和声道数音频和视频的采样率、采样位深度和声道数是媒体文件中的重要参数，它们会直接影响到音视频的质量和文件大小。下面对它们进行详细解释：采样率采样率指音频每秒钟采样的次数，用赫兹（Hz）表示。采样率越高，音频的还原度越高，音质也越好，但同时文件大小也会增加。常见的采样率有44.1kHz、48kHz、96kHz等。采样位深度采样位深度指音频采样时每个样本的位数，通常是8位、1
前沿：带宽、采样率、存储深度是DSO的三大关键指标一、采样率1、概念的提出 计算机只能处理离散的数字信号。模拟电压信号进入示波器后面临的首要问题就是连续信号的数字化（AD转化）问题。 采样（Sampling）就是从连续信号到离散信号的过程。通过测量等时间间隔波形的电压幅值，并把该电压转化为用N位（N为ADC的分辨率）二进制代码表示的数字信息。 采样率即是单位时间内对信号进行采样的次数，单位为SPS
# 过采样与深度学习：平衡数据不平衡问题
在机器学习和深度学习领域，数据不平衡是一个常见的问题。当某一类样本的数量远远少于其他类时，模型可能会对少数类的学习不够充分，从而导致性能下降。为了解决这个问题，我们常常采用过采样（Oversampling）技术，特别是在处理二分类问题时。
过采样是指通过增加少数类样本的数量来平衡数据集。这可以通过复制现有的少数类样本或生成新的样本来实现。下面我们将通过
若由本篇博文增加关注，就解封本篇博文的VIP权限哈，记得在下方留言哈 5. 重采样 为什么需要重采样？ 因为在实际应用SIS的过程中，我们发现出现了粒子退化现象：即经过多次迭代后，假设100个粒子，其中有1的粒子的归一化权值为0.99，而另外的99个粒子之和才0.01，这将会造成目标跟踪的失败。解决办法有啥呢：1.选取好的重要性概率密度函数；2.重采样。 什么叫做重采样，重采样就是在已经采样的结果
一、采样深度： 采样深度：即对被测信号一次采集的样点总数。它直接决定了一次采样所能采集到的数据量的多少，显然深度越大，一次采集的数据量越大。二、采样率： 采样率：也称采样速率，即对被测信号进行采样的频率，也就是每秒所采集的样点数。它直接决定了一次采样结果的时间精度，采样率越高，时间精度越高。一次采样结果的时间精度就等于“1/采样率”，即一个采样周期。三、实际应用： 一次采样过程所持续的时间等于“采
[写在最前面的]
越发觉得iteye（以前的javaeye）是个不错的技术讨论平台，所以决定先将以前的一些技术相关的文章都搬过来。一来备忘，二来系统化自己的知识。主观上是为了自己的积累与提高，希望客观上能给不相识的技术伙伴一点帮助。如果转载，请标注出处。
够郁闷的，本来已经写好了，可是不小心被覆盖掉了。唉，这软件做的真是不够人性化，还好文章全部原创，重
目录Boosting简介AdaBoost1. 基本思路2. 算法过程3. 算法解释3.1 加法模型3.2 指数损失函数3.3 前向分步算法3.4 推导证明3.4.1 优化
G
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2023-09-26 09:30:38
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算法思想SMOTE（Synthetic Minority Oversampling Technique），合成少数类过采样技术．它是基于随机过采样算法的一种改进方案，由于随机过采样采取简单复制样本的策略来增加少数类样本，这样容易产生模型过拟合的问题，即使得模型学习到的信息过于特别(Specific)而不够泛化(General)，SMOTE算法的基本思想是对少数类样本进行分析并根据少数类样本人工合成
目录动机大纲一、Inductive learning v.s. Transductive learning二、概述三、算法细节3.1 节点 Embedding 生成(即：前向传播)算法3.2 采样 (SAmple) 算法3.3 聚合器 (Aggregator) 架构3.4 参数学习四、后话Reference动机本文为GNN教程的第三篇文章 【GraghSAGE算法】，在GCN的博文中我们重点讨论了
该算法每次迭代改变的是样本的权重（re-weighting），如果无法接受带权样本的基学习算法，则可进行重采样法（re-sampling），获得重启动机会以避免训练过程过早停止；是一个将弱学习器提升的过程，通过不断的训练可以提高对数据的预测能力。  
ILA(Integrated Logic Analyzer)，集成逻辑分析仪，允许用户在FPGA设备上执行系统内的调试。作为一名FPGA工程师，掌握在线调试工具进行时序分析是必备的职业技能之一。ILA通过一个或者多个探针（Probe）来实时抓取FPGA内部数字信号的波形，分析逻辑错误的原因，帮助debug。下面我将介绍Vivado中ILA的两种使用方式：一、IP核方式调用在vivado中，打开IP
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2023-09-25 09:06:11
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最近看了好多文章，学习了一下采样频率、采样深度(位深)、音量调节等的概念和相关内容。于是有了以下想法和大家讨论学习一下。以Windows 7系统为基础。我手上的高质量音频来源主要有两类，一是CD音质，主要是无损音乐APE、FLAC格式的，采样频率44.1KHz，位深16bit；另一类是DVD音质，主要是dvdiso或dvdrip视频里面包含的音频，采样频率48Khz，位深16bit。一般比较公认的
